特别有趣的是，这些预测也变得越来越难以预测——谁可能会流失是不够的，我们需要开始解释原因，这使我们能够构建更好的定位解决方案。 ” 马奎斯解释说，这种预测能力使他们的营销方式从被动变为主动，他们甚至可以在客户表达需求之前预测并解决客户需求。 预测分析的实际应用 例如，Adobe Sensei 利用人工智能来分析客户旅程并预测哪些行为或信息最能引起不同群体的共鸣，从而让营销人员能够实时优化营销活动。
同样，HubSpot 将预测分析集成到其 CRM 中，帮助营销人员预 电报数据 测潜在客户行动进行个性化跟进。 此外，Salesforce Einstein 使用 ML 来预测客户生命周期价值(CLV)、客户流失风险和最佳行动，使营销人员能够优先安排工作并增强客户参与度。
通过利用这些见解，企业可以做出数据驱动的决策，从而提高效率、参与度和整体营销效果。 用于营销自动化和工作流程优化的人工智能 利用人工智能简化运营 人工智能驱动的自动化工具通过管理客户互动和精准优化多渠道活动来简化营销运营。 这些工具利用机器学习和人工智能算法来处理重复性任务、自动化工作流程并更有效地管理各个渠道的客户接触点。